论文摘要
为了提高短期电力负荷预测的准确度,提出了将密度聚类算法(DBSCAN)与自回归移动平均模型(ARIMA)相结合的方法,进行短期电力负荷预测。首先,对数据进行归一化、天气状况类别数据编码、缺失值填补等预处理;然后,利用DBSCAN对负荷均值进行聚类与剔除噪音点。ARIMA模型的参数根据差分后的时间序列及热力图确定;最后,重构分解后的曲线,并根据历史数据对未来短期负荷进行预测。实验结果表明,预测结果的误差在合理范围内。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘亚辉,韩明轩,郭俊岑,苏良立
关键词: 短期电力负荷,预测
来源: 北京信息科技大学学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学,电力工业
单位: 北京信息科技大学信息管理学院,中国电力科学研究院
分类号: TM715;O212.1
DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2019.05.016
页码: 84-87
总页数: 4
文件大小: 266K
下载量: 159
相关论文文献
- [1].基于ARIMA模型的上海城镇居民人均可支配收入预测研究[J]. 经济研究导刊 2019(10)
- [2].社会消费品零售总额的预测——基于季节ARIMA模型[J]. 时代金融 2018(24)
- [3].基于ARIMA模型的安康市人均GDP预测研究[J]. 统计与管理 2018(04)
- [4].基于多元线性回归模型及ARIMA模型的北京市房价预测[J]. 科技经济导刊 2018(29)
- [5].乘积季节ARIMA模型预测上海市松江区手足口病发病趋势[J]. 健康之路 2017(04)
- [6].基于ARIMA模型对北京市月平均相对湿度的预测[J]. 考试周刊 2017(59)
- [7].基于ARIMA模型的大连市车险保费规模预测[J]. 保险理论与实践 2017(07)
- [8].基于ARIMA模型的我国城镇居民人均可支配收入的分析与预测[J]. 时代金融 2018(26)
- [9].基于ARIMA模型的我国民航客运量时序分析[J]. 兰州石化职业技术学院学报 2019(01)
- [10].基于ARIMA模型的二手房价格预测[J]. 计算机与现代化 2018(04)
- [11].基于ARIMA模型的世界大豆总产预测分析[J]. 大豆科学 2019(02)
- [12].基于ARIMA模型的北京市CPI预测分析[J]. 价值工程 2018(05)
- [13].基于ARIMA模型的天津市空气质量各项指标的预测分析[J]. 农业灾害研究 2018(05)
- [14].基于ARIMA模型的广西区能源消费的预测[J]. 科技经济导刊 2018(07)
- [15].考虑优化ARIMA模型差分次数的风功率预测[J]. 电力系统及其自动化学报 2019(01)
- [16].我国城乡居民收入差距的预测——基于ARIMA模型的应用[J]. 现代商业 2018(07)
- [17].我国房价影响因素的研究和预测[J]. 成都工业学院学报 2018(04)
- [18].基于ARIMA模型的经济预测分析——以梅龙镇为例[J]. 现代商业 2018(31)
- [19].ARIMA模型在天津市结核病发病预测中的应用[J]. 实用预防医学 2018(12)
- [20].基于ARIMA模型的九寨沟7.0级地震前兆异常检测[J]. 华北地震科学 2019(01)
- [21].综合医院非精神科住院病人自杀行为预测ARIMA模型的构建及其应用[J]. 护理研究 2019(19)
- [22].ARIMA模型预测乌鲁木齐市吸毒人群艾滋病病毒感染状况[J]. 实用预防医学 2018(03)
- [23].Z.Z市气温变化预测模型的构建与分析[J]. 科技经济市场 2018(03)
- [24].采用ARIMA模型对河北省保定市手足口病发病的预测分析[J]. 医学动物防制 2018(09)
- [25].基于ARIMA模型对氧化钕价格的预测分析[J]. 铸造技术 2018(10)
- [26].乘法季节ARIMA模型在安徽省细菌性痢疾预测中的应用研究[J]. 安徽预防医学杂志 2018(05)
- [27].基于ARIMA模型的上海市生猪价格预测[J]. 农业展望 2019(04)
- [28].ARIMA模型在其他感染性腹泻发病预测中的应用[J]. 现代医药卫生 2019(21)
- [29].供给侧改革背景下我国玉米价格走势预测[J]. 价格理论与实践 2017(11)
- [30].基于ARIMA模型的福建省第三产业产值预测[J]. 闽江学院学报 2018(05)